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如何通过数据分析来支撑有效提升客单价
如何根据企业的实际情况来具体操作，如果是通过改进品类来提升客单价的话，具体又应该是哪些品类呢?如何去筛选和把握这些品类?这也许是大家最关心的问题了。
下面分三种企业状况来阐述如何实施操作：
1、具有完善的会员管理信息系统的企业
这主要是那些大型零售企业，他们的管理信息系统已经比较先进，已拥有完善的会员管理信息系统，通过该系统已经能够全面、及时地跟踪消费者的消费信息，然后能够借助这些信息，利用数据挖掘技术建立相应的各种数学模型，借助这些模型企业能够比较精确地分析判断门店需要对哪些品类做怎样的调整才能优化目前的状况、实现优化的目标。
利用会员管理信息系统，利用数据挖掘技术，我们可以做到以下几点：
A、单品关联或品类关联关联营销：
利用会员管理信息系统中的会员信息，对会员的购物单进行分析，寻找那些关联关系比较强的品类或者关联关系比较紧密的单品，通俗一点说，就是寻找当A品类出现时，B品类到N品类(N=门店品类总数)中与A品类同时出现的概率最高的品类;然后我们可以去统计当B品类出现时，从A品类到N品类中与B品类同时出现的概率最高的品类;依次类推，我们就不难发现我们门店中的所有品类之间的关联关系。采用类似的方法，我们可以去发现当A单品出现时，与之同时出现概率最高的单品是什么?
当我们通过决策树或聚类分析的方法得到上面这些品类与品类之间的关联关系、单品与单品之间的关联关系以后，我们就可以有意识地调整我们的陈列，必要时采取复合陈列，假设我们通过统计分析发现啤酒与尿布关联度最高时，我们既可以仍然在酒类中陈列各个啤酒单品，也可以将与尿布同时购买数量最多的两三个啤酒单品放在尿布的旁边，这样两种销售机会我们都可以把握到。
另外，当我们知道一些单品之间的关联以后，我们在做促销时就可以有意识地做关联促销，以强化顾客的组合消费行为，比如，当我们发现买面包的人通常会买牛奶，那么我们通过面包和牛奶的不间断的捆绑组合销售就可以培养顾客两种商品同时购买和食用的习惯，一旦这种习惯养成，门店也就增加了稳定的客单价“增长源”了，而且还可以凭此吸引不少的客源。
B、个人消费行为画像
个人消费行为画像就是根据会员消费信息和会员登记的信息，将这些信息进行再加工，然后根据其社会属性、消费属性、个人偏好属性、时尚属性等等为顾客构建一个多维视图，根据这些客户的多维视图和相关模型，我们就可以比较准确地进行营促销活动，大幅度地降低营销成本，提高营销的命中率和成效。
营销现在已经由大众营销进化到分众营销和微众营销的阶段了，所谓大众营销就是指企业营销的目标是不做区分或者虽然想做区分但实施时是面向全体顾客的营销活动，这种营销活动实施条件比较简单;而分众营销则是将企业的顾客根据其消费特征细分成若干个不同的客户群，然后针对这些不同的客户群采取不同的营销策略的营销方法;至于微众营销则是在分众营销的基础上进一步细化，营销的群体更小、特征集中度更高。
随着消费者消费特征的多元化的日益明显，大众化营销的成本越来越高，效果越来越差，要想改善这种状况，唯一的只有通过对消费者的细分、客户画像，寻找具有类似特征的消费者，然后针对这些消费者设计营销方案，跟踪营销效果并逐步提升，这样就来到了分众营销阶段了。而且随着移动通信和互联网的日益发达和单价成本的日益降低，也为商业企业借助信息技术实施分众营销创造了必备的条件。
C、个人偏好针对性营销
当我们基于客户管理信息系统基础上通过数据挖掘建立客户消费行为画像以后，我们就可以寻找那些各个品类的忠诚消费者和富有影响力的“带头”消费者，这些忠诚消费者和“带头”消费者会对周围的消费群体产生强大的示范作用和引导作用，特别是那些“带头”消费者对消费潮流最敏感，掌握着充分的有关该类商品的信息，是周围消费者心目中该领域的权威，如果能够对这些消费者施加巧妙的影响，那么就可以起到事半功倍的效果了。
此外，我们还可以反过来，通过了解这些消费者的消费动向，来发现市场的消费潮流，然后在促销设计时进行推波助澜，这将比我们自己坐在办公室里凭空想一些促销方案效果会明显得多。
2、具备初步管理信息系统的企业
对于那些没有建立客户管理信息系统或者即使建立了也无法很好地采集数据、统计数据、形成有用的数据的零售企业来说(基本上国内大多数大中型零售企业都居于这一水平)，他们无法进行客户的购物单分析，也就只能把单个顾客的消费行为当作黑箱，而从整体顾客的消费趋势和动向来进行分析了，这种分析就是我们在大部分零售企业所看到的品类分析，它相对于以往纯粹凭经验凭直觉来进行营销设计和监控来说确实是一大进步，但是由于失去单个顾客消费行为这一维度，品类分析就好比是爬在一个三维方格中的蚂蚁，虽然外面的空间是三维的，但是对于这些只能看到二维空间的蚂蚁们来说，它永远只能说出二维的世界。(本人在《品类管理应该退出历史舞台中》一文中曾经对品类管理所存在的不足做了详尽阐述，有兴趣的朋友可以去看看)
不过，由于目前品类管理仍然还没有在所有的企业普及，而且即便那些已经推进品类管理多年的大型零售企业，由于对数据挖掘和分析技术不够重视、对员工的经营分析能力培养不够，事实上，很多的管理人员即便是连品类管理技术也仍然没有很好地掌握，对于这些管理人员来说，品类分析太麻烦，不如拍脑袋来的快速直接，这仍然还是推进品类管理的一大障碍，另外，企业也由于对品类管理不够重视，品类管理的智能化分析也还远远没有跟上，其实通过OLAP多维数据库及建立其上的数据模型、主题分析、专题分析等的开发，完全可以大大降低管理人员进行品类分析的难度，大大减轻他们的工作量，在平常的日常管理中树立一切以精准的数据分析为基础的理性决策和理性管理的理念。
那么如何利用品类分析的结果来提升客单价呢?
一是可以通过品类分析了解哪些是重点品类、品类单价、品类结构、品类成长性、品类集中度，了解品类的发展趋势，有意识地引导品类档次的提升;
二是了解各品类在不同季节、不同节假日的表现差异，通过品类与季节、节日等的消费共振来创造消费高峰，提升客单价;
三是了解促销活动对品类销售的影响，不能简单地看促销对促销单品的影响，这是意义不大的，因为我们促销的目的是以促销来带动品类销售的增长的，而不是为促销而促销的，倘若促销只能带动这些促销单品的销售，那么这种促销肯定是不成功的，假如促销还造成促销单品在促销之后的巨大库存，那么这种促销就简直是在浪费资源了。所以，一定要通过有效的品类分析来跟踪促销结果，以便不断地提升促销。
3、管理信息系统几乎为零的企业
对于那些管理信息系统几乎为零的企业来说，要提升客单价就只能凭借经验了，只要善于多观察、多思考，然后对自己的调整及时地进行对比分析，分析哪些调整是成功的、达到了预期目的，哪些调整是失败的，离预期目标差距甚远，只要不断总结、善于总结，鉴于这些零售企业往往规模不大，一切都是发生在管理者的眼皮底下，因此凭经验也是同样能够有效改进绩效的。
另外推荐这些门店在日常的管理中尝试使用以下三种方法：
一是一句话营销：即要求门店收银员在收银时多加一句话：“我们门店正在进行**促销，先生/小姐要不要来一份?”即便20个顾客中有一个被说动，客单价也可以实现微弱的增加了。
二是主动推荐：对于门店新进的商品、对于最近卖得红火的商品、还有对于最近正在做促销的商品，门店的店长可以示范并带领那些店员主动向周围的老顾客推销，既能够培养与顾客的亲切感，又能够有效地拉动客单价，实在是一举两得的事情。
三是经常制造一些消费热点，既可以用季节性新品、超低价商品，也可以用高性价比的优于周围竞争者的商品，用比较夸张的方式进行推销，吸引行人和顾客的眼球，早年萨姆沃尔顿就常用这种促销手法来提升门店的销售。
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